机器学习中减弱不同图像数据色调及颜色深浅差异

关键词：消除不同图像数据色调差异/消除颜色深浅差异/病理/机器学习/深度学习/人工智能

机器学习训练图像数据时可能会因为图像数据之间的颜色深浅，色调等影响训练和预测结果，本方法可以减弱颜色深浅/色调不同对训练造成的影响

本栗子用到的是彩色图片

import numpy as np
import cv2
import histomicstk as htk

root = 'list.txt'
infer_path = './abc.png'
infer = cv2.imread(infer_path)
for path in open(root):
    path = path.replace('
', '')
    print('>>>',path)
    input_img = cv2.imread(path)
    meanRef, stdRef = htk.preprocessing.color_conversion.lab_mean_std(infer)
    imNmzd = htk.preprocessing.color_normalization.reinhard(input_img, meanRef, stdRef)
    cv2.imwrite(path, imNmzd)

　　其中 histomicstk为某个库，可使用pip install histomicstk安装，root为目标文件遍历的列表（可参考我写的上一篇笔记），infer_path为标准化图像（用人眼观察主观得到的感觉颜色/色调等都不错的图片）